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赛车头条讯振奋人心的NTCE北方房车精英赛在年8月24日又燃起了战火,当时针指向12点方向的时候,cc组的比赛正式打响,虽然这个组别是NTCE所有组别中级别最低的,但是因为门槛较低,因此很多玩家和怀揣理想的车手都积极参与,争夺也是最为激烈的,别看这个组别的车小,速度并不算快,但是参赛车手同样要有着精良的技术作为支撑,否则就真的只能算是“重在参与”了。
·cc组
在ccA组的比赛中,竞争还是非常激烈的,各种贴身肉搏战时有发生,因为车辆的排量都不大,而且车辆性能的差距也比较小,因此场面还是比较好看的。最终由GCM车队驾驶本田思域EK赛车的颜成获得了该组别的冠*,亚*同样来自GCM车队,驾驶本田思域EK的车亮,而季*则是来自13Racing车队的刘昭,他驾驶的是本田思铭。
ccB组的比赛中,短兵相接的争夺依旧进行着,不过在B组中就不是本田赛车的天下了,来自VTS车队的刘志强一马当先,从这组中不难看出,标致的优势还是相当明显的,随着时间的发展,他的领先优势也在不断的扩大,而跑在第二名位置的GCM车队的姚勇驾驶本田思域FA1赛车一直在追赶,紧随其后的是来自VTS车队的许云鹤,他驾驶着标致稳扎稳打,最终拿下了第三名的位置,不过在颁奖之后,裁判判决获得B组第一名和第二名的由于违反了赛事条例而最终取消了成绩,VTS车队的许云鹤顺势变成了B组的冠*。
·cc组别
ccB组颁奖结束之后,参加cc比赛的战车已经停到了起跑线的位置,技师正在紧张的对参赛车辆进行最后的检查,参加cc比赛的车辆也都是路面上较为常见的车型,但大多都是那种诉求性能的,例如大众尚酷、大众高尔夫GTi,丰田86,斯巴鲁BRZ等等,驱动形式都是两轮驱动,引擎动力方面有cc以内的NA引擎,也有小排量引擎外挂涡轮的,例如丰田86或斯巴鲁BRZ的FA20引擎排量为cc,外挂涡轮增压的话需要在排量系数上乘以1.5倍,所得到的最终排量数据为cc,刚好落在cc以内。
ccA组的争夺几乎是没什么悬念的,排位赛的时候,来自日亚车队的本田思域EG和大众尚酷两台车分别拿到了杆位和第二位起跑的位置,第三位是来自+车队的大众高尔夫GTi,起跑之后,三车的排名几乎没有任何变化,直道比赛前的最后一圈,驾驶大众尚酷赛车的邝灿维在超越驾驶本田思域EG赛车的谢*格的时候,两车发生了轻微碰撞,因此最终排名也变成了邝灿维冠*,谢*格亚*,+车队获得了季*。
ccB组的决赛比起A组要精彩不少,首先是改组的参赛车辆达到了前所未有的18台之多,其次便是在赛道上频频出现精彩的超车画面,各种重刹、切内线等超车动作在不停的上演,在观众大呼精彩的同时,车队人员也是为每一位车手都捏了一把汗,如果真的发生碰撞就前功尽弃了。拿到杆位发车的日亚车队林树明驾驶本田思域FA1赛车,在起跑之后的第三圈就被来自JR德瑞奥车队的许鹏所超越,当然了,斯巴鲁BRZ的实力也是不容小窥的,而这个位置也就没有在发生过改变,一直维持到了终点。不过由于许鹏在比赛期间*旗超车被罚时,最后获得第二名;日亚车队林树明则上升至第一名。而驾驶本田思铭赛车的赵勇一路过关斩将,最终拿到了第三名的好成绩。
·超跑组
年NTCE北方房车精英赛的举办让一群热爱改装、热爱赛车的人找到了归属感;通过在正规的赛道、严格的赛历、合理的改装、完善的监管和医疗服务,让赛车与“飙车”划清界限,这里才是属于改装爱好者的天堂。而经过年一年的运作,越来越多的车队开始
目录
1、封面文章:美国科学家使用机器学习算法,完成超快速的材料科学计算
2、德国科学家发现了一种叫做液态玻璃的新物质状态
3、英国布里斯托尔大学开发出“咀嚼机器人”,可用于测试药用口香糖
4、新加坡南洋科技大学科学家发现将磁铁和皮肤结合,可用于缓慢安全的胰岛素输送
5、一个国际研究小组开发出一种使锌电池可充电的方法
6、美国罗格斯大学科学家最新研究考察了夏威夷石珊瑚对热应激的反应,旨在保护珊瑚
7、爱尔兰IT采购和服务公司Arkphire被美国Presidio公司收购一案获得了竞争主管部门的正式批准
8、加拿大医疗数据公司CanaryMedical,Inc.获得万美元风险贷款,用于一般营运资金用途
9、英国数字转型和数字服务公司Ciklum集团获得公认合作伙伴的投资,具体金额未披露
10、美国基因检测公司23andMeInc.融资万美元,将用于公司的一般用途
详细内容1、封面文章:美国科学家使用机器学习算法,完成超快速的材料科学计算如果每样东西都移动快4万倍,你可以在播种3分钟后吃掉一个新鲜的西红柿,可以在半秒钟内从纽约飞到洛杉矶。桑迪亚国家实验室的一个研究小组成功地使用了机器学习计算机算法,通过学习数据中的模式来改进自己,完成繁琐的材料科学计算,速度比正常情况快4万倍以上。研究结果预示着光学、航空航天、储能和潜在医学等新技术的发展将大大加快,同时也为实验室节省了计算成本。研究人员利用机器学习加速了一项计算机模拟,该模拟预测了改变设计或制造工艺(比如调整合金中金属的含量)将如何影响材料。一个项目可能需要数千个模拟,可能需要数周、数月甚至数年才能运行。该机器学习框架基本上达到了与高保真模型相同的精度,但计算成本很低。研究人员将首先利用他们的算法研究下一代显示器和屏幕的超薄光学技术。(来源:techxplore.